세계 AI 시장 규모는 2019년 289억 달러에서 2021년 581억 달러로 41.8% 증가했고, 이후 2026년까지 연평균 39.7% 성장해 3095억 달러 시장을 형성할 것으로 전망된다, 여러 산업 분야에서 특히 금융 부문 적용 빈도가 가장 높다.
국내 금융 AI 시장은 2019년 3000억 원에서 2021년 6000억 원으로 45.8% 증가, 이후 2026년까지 연평균 38.2% 성장할 것으로 추정된다.
시중은행은 주로 신용평가·신용대출, 자산관리·로봇프로세스자동화(RPA), 이상거래탐지·리스크 모니터링 시스템, 콜센터·민원 처리 등에 AI를 활용·운영 중이다. AI를 통해 업무를 자동화하고 방대한 데이터를 활용하는 것. 전문가들은 향후 AI 도입과 활용을 위한 금융 부문 투자가 대폭 확대될 것으로 예상하고 있다.
서비스 측면에서 파급력 있는 차별화된 서비스, 사용 편의성과 보안성이 동시에 강화된 서비스로 발전할 수 있다는 것이다.
우선 기업은 운용비용을 절감하고 특정 업무가 아닌 전사적 업무 사이클에 AI 적용을 대폭 늘리고 있다.
올해 출범한 마이데이터 사업이 AI 활용에 기름을 부었다. AI 기술력을 어느 정도 보유하고 있느냐가 마이데이터 사업의 성쇠를 좌우할 수 있기 때문이다. 마이데이터와 플랫폼 시장은 향후 금융 AI의 발전 방향에 큰 영향을 끼칠 것으로 예상된다.
성공적인 AI 도입을 위해 컴퓨터 과학, 심리학, 뇌과학, 가상현실(VR) 등 다양한 미래 기술을 융합하는 시도가 잇따른다. 최근 대안신용평가모형과 같이 비금융 정보를 활용하거나 로봇을 활용한 자동화 역량을 고도화하는 데 속도를 내고 있다. 또 하나의 과제가 있다. 과연 AI의 도덕적 결함, 인간을 대체할 수 있는 범위에 대한 논쟁이다. AI가 편향되지 않는가를 검증할 수 있는 기능이 필요한데 공정하고 검증 가능한 차세대 인공지능(XAI)을 구현할 수 있는 환경 조성이 전제돼야 한다.
AI는 넓은 의미로는 ‘인간처럼 이성적으로 생각하고 행동하는 기술 혹은 시스템’으로 정의한다. 인간의 지적 노동이 필요한 많은 분야에서 인간 지적 능력에 필적하거나 우월한 성능을 발휘해 인간 중심의 업무 방식을 대체하는 것이 목표다.
적용 분야에 따라 금융, 정보기술(IT), 소매·전자상거래, 헬스케어, 운수·물류, 국방·공공, 제조, 에너지 등 활용 범위는 무궁무진하다. 지난해 세계 AI 시장 각 분야별 비중은 금융 분야 19.4%, IT 16.5%, 소매 및 전자상거래 14.8%, 헬스케어 14.1%, 운수 및 물류 8.6%, 국방 및 공공 10.2%, 제조 7.7%, 에너지 6.5%, 그 외 분야 2.1%를 차지했다.
국내 AI 시장도 확산일로다. 윤석열 정부 또한 5년 동안 7000명 이상의 반도체 전문 인력 양성에 나선다. 해마다 최대 3000명가량 부족할 것으로 전망되는 ‘반도체 인력난’에 대응하기 위한 차원이다. AI 반도체 산업 성장을 지원하는 대책이다.
올해 서울대, 성균관대, 숭실대 등 3개교에 AI 반도체와 관련한 전기전자공학, 컴퓨터공학, 물리학 등 다양한 학과가 공동으로 교육과정을 구성·운영하는 ‘AI 반도체 연합전공학부’를 신설한다. 내년에는 석·박사급 인재 양성을 위해 ‘AI 반도체 대학원’도 3개교에 설립한다. 대학원은 내년 중 공고를 통해 선정할 방침이다.
반도체는 기업 간 경쟁을 넘어 국가 기술패권 경쟁력으로 자리 잡았다. 조 바이든 미국 대통령은 지난해 반도체를 두고 ‘21세기 편자의 못’이라고 강조했다. 시진핑 중국 국가주석은 반도체를 ‘인체의 심장’으로 비유하기도 했다. 결국 반도체 미래 시장을 선점하기 위해서 AI 기술 선점에 나서겠다는 포석이다.
국내 AI 시장 규모는 2019년 1조5000억 원에서 2021년 3조2000억 원으로 46.2% 증가했고, 이후 2026년까지 연평균 40.2% 성장해 17조4000억 원 시장을 형성할 것으로 보인다. 특히 AI가 적용되는 분야에서 비중이 높은 금융 분야의 AI 국내 시장 규모는 2026년까지 연평균 38.2% 성장을 예고했다.
이미 시중 금융사들이 AI 상담사나 AI 이상징후탐지(FDS) 시스템 도입 등 실질적인 서비스에 나섰다.
NH농협은행은 금융권 최초로 AI 기술 기반 RPA 시스템을 통해 ‘투자 상품 불완전판매 점검 고도화 프로젝트’를 완료했다. 기존 인력에 의존한 점검 업무를 자동화 로봇으로 대체해 불완전판매 탐지의 정확도와 효율성을 높인 것이다. AI 기반 자동화 로봇은 매일 전국 영업점에서 발생하는 수천 건의 투자 상품 거래신청서 점검을 통해 △서류 불비항목 추출 △미흡 사항 영업점 전달 및 보완 등 불완전판매 사후관리에 활용되며, 점검 결과는 직원 교육 자료로 활용해 불완전판매 제로화에 크게 기여할 것으로 예상된다.
신한금융그룹은 국내 최초로 강화학습 AI 알고리즘이 적용된 ‘신한BNPP SHAI네오(NEO)자산배분 증권투자신탁’과 ‘신한 네오 AI 펀드랩’을 출시했다. 지난해 9월 신한금융은 AI를 기반으로 다양하고 혁신적인 금융 서비스를 제공하기 위해 16번째 자회사인 신한AI를 출범시켰다. 신한AI가 개발한 AI 투자자문 플랫폼인 네오는 과거 30년 이상의 빅데이터를 빠르게 분석해 금융 시장을 예측하고, 최적의 포트폴리오와 상품을 추천해준다. 증권투자신탁은 딥러닝(deep learning)과 강화학습(reinforcement)을 통해 글로벌 선진국 주식, 채권, 원자재에 대한 비중을 조절해 안정적인 수익률을 추구하는 자산배분형 공모펀드다.
우리은행은 시중은행 최초로 AI를 활용한 제재법규 심사 시스템을 구축했다. 수출입 선적서류 심사 업무에 AI를 활용하는 첫 사례다. 시스템에는 이미지 인식 기술과 머신러닝(machine learning) 기반 AI 기술이 접목됐는데, 이를 통해 수출입 서류 분류부터 텍스트 추출, 데이터 축적, 심사 프로세스 등을 자동화하는 데 성공했다. 또 △심사항목 자동추출 및 필터링 △통계적 분석을 통한 위험요소 자체 점검 △심사 정보의 데이터베이스(DB)화로 체계적인 사후관리가 가능해졌다.
해외에서는 인슈어테크에 AI를 접목하는 시도가 잇따른다. 미국 뉴욕에 위치한 스타트업 레모네이드는 AI 챗봇을 보험 모델에 적용했다. 보험 계약은 90초, 보험 청구는 3분 만에 각각 완료하는 새로운 인슈어테크 서비스 모델을 세계 최초로 구현했다.
AI는 보험 심사와 견적에 활용한다. 여기에 모바일만으로 페이퍼리스 계약을 체결, 계약 서명과 본인 확인 서류 발송 단계를 없앴다. 보험금 청구도 간단하다. AI 가상인간 버추얼 비서에게 청구 역할을 맡겼다. 보험 신청은 가상의 여성 비서 마야(Maya), 보험금 청구는 남성 비서 짐(Jim)을 채용했다.
글 길재식 전자신문 기자
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